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文檔簡介

醫學科研設計和統計分析衛生統計學教研室陸健表1-1科學研究和日常工作的關系比較內容科學研究日常工作目的明確的研究目的完成平時工作條件標準、統一滿足要求數據完整允許缺項醫學科研的特點研究條件不易控制;實驗的周期一般較長;變異程度大;倫理和道德。醫學科研中的兩種類型調查研究(survey):無干預實驗研究(experiment):有干預

試驗(trial):以人為對象醫學科研的基本程序科研選題科研設計(專業設計和統計設計)實施方法統計分析科研結論研究設計中的兩個部分專業設計統計設計:通過合理的、系統的安排,達到控制系統誤差,以消耗最少的人力、物力和時間,獲得可靠的信息和結論。實驗設計(experimentaldesign)通過精心計劃,包括對象的選擇、處理因素的分配、指標的測量和資料的分析來保證組間對象和實驗條件是均衡的,實驗結果有較好的可比性,并且較好地控制誤差,用較小的樣本獲取可靠的結論。實驗研究的分類:動物實驗(animalexperiment)臨床試驗(clinicaltrial)社區干預試驗(communityintervenestudy)動物實驗的作用把動物作為實驗對象,在動物身上進行實驗,再根據獲得的結果逐步過渡到人體上??裳芯恳恍┎灰嗽谌梭w上進行的研究,如致畸、致癌、致突變等。動物實驗可使研究設計更嚴密,組間可比性更強。動物實驗的局限性結果不能直接用于人體;動物種系間存在生物學特異性;動物實驗容易出現意外死亡,需根據需要決定舍取數據。臨床試驗以人體作為研究對象(主要是病人),以臨床為基礎對治療效果作為評價。臨床試驗應對人體沒有身心損傷。除了觀察短期的療效外,還應關注遠期療效和不良反應。進行臨床試驗的注意事項設立合理的對照;評價療效時注意避免病人和醫生的主觀偏見。保持基線的均衡。社區干預試驗以社區人群作為研究對象;一般持續時間較長;目的是觀察某項保護措施對抑制某種危險因素致病的效果。三個基本要素:處理因素(studyfactor,treatment)受試對象(studysubject)實驗效應(experimentaleffect)處理因素研究者根據研究目的欲施加或欲觀察的能作用于受試對象并引起直接或間接效應的因素。處理因素可以是主動施加的某種外部干預或措施,也可以是客觀存在的因素。非處理因素與處理因素相對應的,也能使受試對象產生效應的因素,混雜在處理因素中間,會干擾實驗效應,所以又稱混雜因素(confoundingfactor)確定處理因素應注意的問題抓住主要因素,一次研究處理因素不宜過多,否則分組太多,每組需要的例數就要增加;控制非處理因素,使其在實驗組和對照中達到均衡,消除其對處理因素的干擾作用;處理因素標準化。受試對象處理因素作用的客體,是根據研究目的而確定的觀察目標總體。可以是人、動物,也可以是生物材料,必須保持同質性。受試對象的基本條件對處理因素敏感反應穩定統一標準實驗效應處理因素作用于受試對象的反應和結果,通過觀察指標來表達。選擇指標的依據:客觀性、特異性和敏感性。區分主要指標和次要指標??陀^性:主觀指標:由病人回答或醫生判斷來描述的觀察結果,容易受到研究者和受試對象心理因素的影響??陀^指標:借助儀器等手段進行測量來反映觀察結果,人為影響因素較少。盡量選用客觀的、定量的指標。特異性表示觀察指標能鑒別真陰性的能力。特異性高的指標容易揭示處理因素的作用,不易受到混雜因素的干擾,可減少假陽性。當指標出現假陽性會導致受試者很大痛苦或經濟損失時,或為了確診某病,需選用特異性高的指標。敏感性表示該指標檢出真陽性的能力。敏感性高的指標能使處理因素作用更好地顯示出來,主要可減少假陰性的出現。當疾病的漏診將導致嚴重后果,必須選用敏感性高的指標。三個基本要素:處理因素(studyfactor,treatment)受試對象(studysubject)實驗效應(experimentaleffect)處理因素研究者根據研究目的欲施加或欲觀察的能作用于受試對象并引起直接或間接效應的因素。處理因素可以是主動施加的某種外部干預或措施,也可以是客觀存在的因素。非處理因素與處理因素相對應的,也能使受試對象產生效應的因素,混雜在處理因素中間,會干擾實驗效應,所以又稱混雜因素(confoundingfactor)確定處理因素應注意的問題抓住主要因素,一次研究處理因素不宜過多,否則分組太多,每組需要的例數就要增加;控制非處理因素,使其在實驗組和對照中達到均衡,消除其對處理因素的干擾作用;處理因素標準化。受試對象處理因素作用的客體,是根據研究目的而確定的觀察目標總體??梢允侨恕游?,也可以是生物材料,必須保持同質性。受試對象的基本條件對處理因素敏感反應穩定統一標準實驗效應處理因素作用于受試對象的反應和結果,通過觀察指標來表達。選擇指標的依據:客觀性、特異性和敏感性。區分主要指標和次要指標??陀^性:主觀指標:由病人回答或醫生判斷來描述的觀察結果,容易受到研究者和受試對象心理因素的影響??陀^指標:借助儀器等手段進行測量來反映觀察結果,人為影響因素較少。盡量選用客觀的、定量的指標。特異性表示觀察指標能鑒別真陰性的能力。特異性高的指標容易揭示處理因素的作用,不易受到混雜因素的干擾,可減少假陽性。當指標出現假陽性會導致受試者很大痛苦或經濟損失時,或為了確診某病,需選用特異性高的指標。敏感性表示該指標檢出真陽性的能力。敏感性高的指標能使處理因素作用更好地顯示出來,主要可減少假陰性的出現。當疾病的漏診將導致嚴重后果,必須選用敏感性高的指標。幾種常見的實驗設計單因素設計方案完全隨機設計隨機區組設計拉丁方設計幾種常見的實驗設計多因素設計方案析因設計正交設計

裂區設計嵌套設計交叉設計重復測量設計完全隨機設計

(completelyrandomdesign)影響實驗效應的因素只有1個。將受試對象完全隨機地分配到不同的處理組中,施加處理因素并觀察處理效應。不同類別的比較也屬于完全隨機設計。保證受試對象進入各處理組的概率完全一樣。換句話說,就是將受試對象完全隨機地分配到各個處理組中。完全隨機設計特點:設計簡單,統計分析簡單;處理因素可多個;對實驗對象要求較高,具備較好的同質性;抽樣誤差較大,效率低于區組設計。完全隨機設計資料格式1水平2水平3水平……k水平X11X21X31……Xk1X12X22X32……Xk2………………………………處理因素(分組)i=1,2,……k樣本例數j=1,2,…,nA組B組C組42.2930.0415.8635.0535.2622.81………………51.3326.5817.7243.1129.9621.52均數47.1429.3222.01表1三組新生兒臍血胰島素濃度(nmol/L)完全隨機分組編號123……282930隨機數136799……497359序號52130……122217組別ACC……BCB分段分組編號123456……隨機數136799822555……序號146523……組別ABCCAB……完全隨機設計-統計分析方法定量資料參數法兩個樣本比較:t檢驗多個樣本比較:方差分析兩兩比較:SNK,DUNNETT,LSD等非參數法兩個樣本比較:Wilcoxonranksumtest多個樣本比較:Kruskal-Wallistest兩兩比較:Nemenyi法、t檢驗法完全隨機設計-統計分析方法等級資料兩個樣本比較:Wilcoxonranksumtest多個樣本比較:Kruskal-Wallistest兩兩比較:Nemenyi定性資料兩個樣本比較:四格表2檢驗或確切概率法多個樣本比較:R×C表2檢驗、CMH檢驗兩兩比較:四格表分割,降解完全隨機設計-統計分析結果表2完全隨機設計資料的方差分析表變異來源SSDFMSFP組間3342.1821671.0930.10<0.0001組內1499.2227

55.53總4841.4029隨機區組設計

(randomizedblockdesign)又稱配伍組設計。影響實驗效應的因素為2個。設計方案將受試對象按某種性質(或屬性)相同或相近者組成b個區組(配伍組),每個區組中的受試對象分別隨機分配到k個處理組中去。隨機區組設計特點:同時分析兩個因素:處理和區組隨機分配每個區組內的受試對象每個區組的受試對象數量相同,且同質性好控制非實驗因素的影響,突出處理因素的作用,檢驗效能較完全隨機設計高較難找到合適的配伍隨機區組設計資料格式區組ABC均數164.96109.28134.32102.85261.12103.06119.6694.61970.59116.27141.17109.341058.3396.13116.8390.43均數63.75106.19128.0099.31表3三組豚鼠子宮濕重(g)隨機區組分組編號123……隨機數529……序號213……組別BAC……隨機區組設計-統計分析方法定量資料參數法兩樣本比較:配對t檢驗多樣本比較:方差分析兩兩比較:SNK,DUNNETT,LSD等非參數法兩樣本比較:Wilcoxonsignedranktest多樣本比較:Freidmantest兩兩比較:Nemenyi法、t檢驗法隨機區組設計-統計分析方法等級資料兩個樣本比較:Wilcoxonranksumtest多個樣本比較:Fredmantest兩兩比較:Nemenyi法、t檢驗法定性資料兩個樣本比較:配對四格表2檢驗多個樣本比較:R×C表2檢驗、CMH檢驗兩兩比較:四格表分割,降解隨機區組設計-統計分析結果表4隨機區組設計資料的方差分析表變異來源SSDFMSFP處理組間8524.8524262.43341.66<0.0001區組間660.423220.1417.12<0.0001誤差74.86612.86總9260.1211拉丁方設計

(latinsquaredesign)設計方案當影響實驗效應的因素2個以上時,而且影響因素的水平數是相同的,可安排每個因素的每個水平組合作為一次處理。例如,影響皰疹大小因素有3個:家兔的種類、注射部位、不同藥物。每個因素都有5個水平數,則可以安排5×5×5的拉丁方設計。拉丁方設計步驟行代表一個因素,如家兔編號列代表一個因素,如注射部位格中字母代表一個因素,如注射藥物主要分析的因素以拉丁字母表示拉丁方設計步驟隨機排列拉丁方的行、列產生隨機數,進行隨機數排序和行列對調。如,先產生行隨機數:55、86、34、58,則排序順序為2、4、1、3,則安排第2行和第4行對調,第1行和第3行對調;列的排列類似。隨機分配處理因素的水平假定水平1~5分別對應甲~戊五種藥物,先產生隨機數,排序后確定格中字母分別對應的水平如,產生5個隨機數95、18、80、63、42,排序后為5、1、4、3、2,則分別說明A對應戊,B對應甲,……。拉丁方設計步驟ABCDEBCDEACDEABDEABCEABCDABCDEDEABCCDEABBCDEAEABCD2、4行對調CDEABDEABCABCDEBCDEAEABCD1、3行對調1、4列對調ADECBBEADCDBCAEECDBACABED2、3列對調AEDCBBAEDCDCBAEEDCBACBAED表5拉丁方設計與實驗結果家兔編號注射部位123451(戊)413(乙)47(丙)132(丁)230(甲)182(甲)31(戊)415(乙)70(丙)156(丁)2303(丙)126(丁)253(甲)51(戊)433(乙)764(乙)73(丙)126(丁)291(甲)60(戊)4535(丁)210(甲)58(戊)423(乙)81(丙)140拉丁方設計-統計分析方法通常拉丁方設計主要分析定量資料方差分析表6拉丁方設計資料的方差分析表變異來源SSDFMSFP行(家兔)2845.844711.462.530.0957列(部位)2000.244500.061.780.1983字母(藥物)488202.644122050.66433.63<0.0001誤差3377.5212281.46總496426.2424析因設計

(factorialdesign)設計方案將兩個或多個實驗因素的各水平進行全面組合的實驗,每種組合安排若干個受試對象經。能夠分析各實驗因素的單獨效應、主效應和因素間的交互作用。2×2析因設計實例不用甲藥(a1)使用甲藥(a2)不用乙藥(b1)使用乙藥(b2

)不用乙藥(b1)使用乙藥(b2

)0.390.671.351.760.710.771.311.480.560.701.031.760.390.741.061.970.430.871.551.69X=0.496X=0.750X=1.260X=1.732表7不同治療組別膽固醇的降低量(mmol/L)表8兩因素兩水平析因設計B因素A因素平均差值不用甲藥(a1)使用甲藥(a2)不用乙藥(b1)a1b1(0.496)a2b1(0.750)0.6230.254使用乙藥(b2)a1b2(1.260)a2b2(1.732)1.4960.472平均0.8781.2410.1600.218差值0.7640.9820.218d1d2表9析因設計資料的方差分析表變異來源SSdfMSFP總4.94019A因素主效應3.811

13.811148.13<0.0001B因素主效應0.659

10.65925.610.0001AB交互作用0.059

10.0592.310.1481誤差0.412160.026正交設計

(orthogonaldesign)設計方案當影響實驗效應的因素較多時,安排每個因素每個水平組合作為一次處理,則處理組別多,可分析的交互作用也較多。如,有4個因素(A、B、C、D),每個因素有2個水平,則需安排2×2×2×2=16個組別,交互作用有AB,AC,AD,BC,BD,CD,ABC,ABD,BCD,ABCD。正交設計設計方案多個處理組是各因素各水平的部分組合,或稱析因設計的部分實施;能成倍地減少試驗次數;以犧牲分析各因素交互作用為代價;只分析有意義的主效應和部分重要因素的一階交互作用。正交設計表正交設計各因素各水平的組合方式要查正交設計表決定。每個正交表都有一個表頭符號LN(mk),表示正交表有N行k列。N表示實驗次數,m表示各因素的水平數,k表示最多可安排的因素個數(交互作用當作因素)。正交設計的原則各實驗因素的水平數相等二水平:L4(23)、L8(27)、L12(211)、L16(215);三水平:L9(34)、L18(37)、L27(313);四水平:L16(45)、L32(49);五水平:L25(56)、L50(511)。表10L8(27)正交表處理列號12345671111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112表11L8(27)正交表的表頭設計因素個數實施比例列號123456731ABABCACBCABC41/2ABABCACBCD(CD)(BD)(AD)當各因素存在一階交互作用時,必須采用表頭設計的內容安排各因素的水平。正交設計的原則試驗的操作簡單或希望得到較多的信息,可選擇N較大的正交表。反之,操作復雜或成本較高的試驗,可選擇N較小的正交表。分析交互作用(主要是兩因素之間的交互作用),選k較大的正交表。若已知因素間的交互作用很小,則選k較小的正交表。表12微球載藥量的正交試驗實驗序號A因素淀粉濃度B因素淀粉/藥物溶液體積比C因素交聯劑用量D因素油水相體積比載藥量(ug/mg)1111127.362112228.123121131.064122225.425211122.096212216.577221114.228222216.10變異來源dfSSMSFP總7

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